اکسپرس 24
کتاب تحلیل شبکه‌های عصبی گراف: از تئوری تا پیاده‌سازی شبکه‌های توجه و کانولوشنی

کتاب تحلیل شبکه‌های عصبی گراف: از تئوری تا پیاده‌سازی شبکه‌های توجه و کانولوشنی

تگ‌ها: GNN پردازش گراف‌ها تحلیل شبکه داده‌های ساختاریافته شبکه‌های توجه گراف شبکه‌های عصبی گراف شبکه‌های کانولوشنی گراف هوش مصنوعی یادگیری عمیق یادگیری ماشین

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره تحلیل شبکه‌های عصبی گراف: از تئوری تا پیاده‌سازی شبکه‌های توجه و کانولوشنی

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین پیشرفته

موضوع میانی: یادگیری عمیق بر روی داده‌های ساختاریافته (گراف‌ها)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی و مفاهیم پایه در نظریه گراف و کاربردهای آن در یادگیری ماشین
  • 2. ساختار داده‌های گرافی و چالش‌های نمایش آن‌ها در یادگیری عمیق
  • 3. مقدمه‌ای بر شبکه‌های عصبی گراف و تفاوت آن با شبکه‌های عصبی استاندارد
  • 4. روش‌های کلاسیک تعبیه گراف و محدودیت‌های آن‌ها
  • 5. معماری شبکه‌های عصبی کانولوشنی گراف در حوزه طیفی
  • 6. توابع فعال‌سازی و فیلترهای گراف در تبدیل فوریه روی گراف
  • 7. شبکه‌های عصبی کانولوشنی گراف در حوزه فضایی و تجمیع پیام
  • 8. مفهوم همسایگی و اهمیت آن در انتشار اطلاعات گرافی
  • 9. ساختار لایه‌های کانولوشنی در شبکه‌های گراف
  • 10. آموزش الگوریتم‌های تجمیع و به‌روزرسانی گره‌ها
  • 11. پیاده‌سازی لایه‌های GCN با استفاده از کتابخانه‌های استاندارد
  • 12. مفهوم مکانیزم توجه در یادگیری عمیق و کاربرد آن در گراف
  • 13. معماری شبکه‌های عصبی توجه گراف یا GAT
  • 14. تفاوت عملیاتی میان GCN و GAT در استخراج ویژگی‌های گرافی
  • 15. محاسبه ضرایب توجه و نرمال‌سازی در لایه‌های GAT
  • 16. تجمیع ویژگی‌های همسایگان با وزن‌دهی پویا در شبکه‌های توجه
  • 17. پایداری و همگرایی در آموزش مدل‌های توجه گراف
  • 18. تکنیک‌های منظم‌سازی و جلوگیری از بیش‌برازش در شبکه‌های گراف
  • 19. مدیریت گراف‌های با مقیاس بزرگ و روش‌های نمونه‌برداری
  • 20. استفاده از شبکه‌های گراف برای طبقه‌بندی گره‌ها
  • 21. کاربرد شبکه‌های گراف در پیش‌بینی پیوندها و روابط
  • 22. تحلیل و طبقه‌بندی کل گراف با استفاده از لایه‌های جمع‌کننده
  • 23. پیاده‌سازی معماری‌های ترکیبی در پروژه‌های یادگیری ماشین
  • 24. کاربرد شبکه‌های عصبی گراف در تحلیل شبکه‌های اجتماعی
  • 25. نقش یادگیری گراف در سیستم‌های توصیه‌گر هوشمند
  • 26. بهینه‌سازی مدل‌های گراف برای داده‌های پویا و سری زمانی
  • 27. ارزیابی عملکرد مدل‌های گراف با معیارهای استاندارد
  • 28. آموزش مدل‌های گراف با استفاده از چارچوب‌های یادگیری عمیق
  • 29. تجسم و تفسیرپذیری خروجی شبکه‌های عصبی گراف
  • 30. چالش‌های محاسباتی و راهکارهای افزایش کارایی در پردازش گراف‌ها
  • 31. آینده‌پژوهی در حوزه یادگیری عمیق بر روی داده‌های ساختاریافته
  • 32. بررسی مقالات کلیدی در حوزه شبکه‌های عصبی گراف
  • 33. پروژه عملی: طراحی یک شبکه عصبی توجه گراف برای تحلیل داده‌های واقعی
  • 34. نکات اخلاقی و الزامات حریم خصوصی در تحلیل داده‌های گرافی
  • 35. فناوری‌های نوین در شتاب‌دهی سخت‌افزاری شبکه‌های گراف
  • 36. تکنیک‌های پیش‌پردازش و پاک‌سازی داده‌های گرافی
  • 37. مدیریت ویژگی‌های گره و یال در ساختارهای پیچیده
  • 38. روش‌های یادگیری نیمه‌نظارتی با استفاده از ساختار گراف
  • 39. مطالعه تطبیقی میان مدل‌های GCN و مدل‌های مبتنی بر توجه
  • 40. جمع‌بندی و مسیرهای پیشرفته در تحقیقات شبکه عصبی گراف

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.